# lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。
# --------------------------------------------一个语法------------------------------------------------------------------
#  lambda argument_list: expression；argument_list是参数列表；expression是一个关于参数的表达式。
# --------------------------------------------三个特性------------------------------------------------------------------
# 1.lambda函数是匿名的；2.lambda函数有输入和输出；3.lambda函数一般功能简单。
# lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
# lambda:None；函数没有输入参数，输出是None
# lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
# lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1
# ------------------------------------------四个用法--------------------------------------------------------------------
# ------------------------------------------1---------------------------------------------------------------------------
# 将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。
# 例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，
# 并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。
# ------------------------------------------2---------------------------------------------------------------------------
# 将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。
# 例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。
# 这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。
# ------------------------------------------3---------------------------------------------------------------------------
# 将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调用者。
# 函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。
# 这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，
# 将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。
# ------------------------------------------4---------------------------------------------------------------------------
# 将lambda函数作为参数传递给其他函数。
# 部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。
# filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。
# 例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
# sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。
# 例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
# map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。
# 例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
# reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。
# 例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。
# 另外，部分Python库函数也接收函数作为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也能够作为参数传入。
# ---------------------------------------------一个争议-----------------------------------------------------------------
# 更“pythonic”与更清晰。
